【摘 要】
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针对现有算法对光照变化敏感、非连续区域与纹理区域易出现误匹配的问题,本文提出了一种多特征融合的匹配代价与视差优化算法.该方法首先分两阶段计算匹配代价,第一阶段联合使用三种特征:颜色特征、WCCT特征、LBP特征.基于上述三种特征的互补性,通过加权融合计算初始匹配代价;第二阶段使用SIFT特征代价修正初始匹配代价.然后,使用改进最小生成树聚合匹配代价与初始视差图计算.最后,使用置信度聚合与传播策略进
【机 构】
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中国民用航空总局第二研究所科研开发中心,电子科技大学电子工程学院
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针对现有算法对光照变化敏感、非连续区域与纹理区域易出现误匹配的问题,本文提出了一种多特征融合的匹配代价与视差优化算法.该方法首先分两阶段计算匹配代价,第一阶段联合使用三种特征:颜色特征、WCCT特征、LBP特征.基于上述三种特征的互补性,通过加权融合计算初始匹配代价;第二阶段使用SIFT特征代价修正初始匹配代价.然后,使用改进最小生成树聚合匹配代价与初始视差图计算.最后,使用置信度聚合与传播策略进行视差图优化,得到高质量的视差图.实验结果表明,在多种复杂场景中,该算法都能够提高立体匹配精度.
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